摘要：随着人工智能技术的快速发展，其在教育领域的应用逐渐成为推动教学改革的重要力量。本研究聚焦AI智能技术在小学数学个性化学习中的实践路径与策略，通过分析AI技术如何精准诊断学情、动态调整学习内容以及提供即时反馈，探讨其在提升学生数学核心素养中的作用。研究提出，AI技术的深度融合需以学生为中心，结合教师主导作用，构建"技术赋能+教学创新"的协同模式。

关键词：人工智能；小学数学；个性化学习

当前，传统小学数学课堂面临学生认知差异显著、教学资源分配不均等问题，难以满足个性化学习需求。AI智能技术可以其数据分析和自适应学习能力，为破解这一难题提供了新思路。通过精准识别学生知识盲点、动态生成针对性练习，AI技术能辅助教师实现差异化教学，同时激发学生自主学习能力。

一、AI智能技术赋能小学数学个性化学习的核心路径

（一）学情诊断与学习路径规划，构建精准教学起点

人工智能技术通过多维度数据采集与分析，为小学数学教学提供了前所未有的精准学情洞察。在传统课堂中，教师往往需要耗费大量时间批改作业、整理错题，而AI系统能实时处理学生日常练习、单元测试及课堂互动产生的海量数据，自动生成可视化知识掌握度热力图。以人教版“分数运算”单元为例，当学生频繁出现“异分母加减运算错误”时，AI不仅识别出错误类型为“通分步骤缺失”，还能关联发现其对“分数基本性质”理解不深刻，继而推送分数墙互动游戏夯实基础概念‌。这种基于知识图谱的深度分析，使学习路径规划突破经验主义局限，形成“错误溯源—知识补缺—能力拓展”的三级提升体系。[1]

（二）自适应资源推荐与动态调整，打造认知发展阶梯

AI技术的动态适配能力重构了数学资源供给模式，使教学资源从静态库存转变为智能流动的知识网络。系统通过持续追踪学生认知发展轨迹，在知识难度、呈现形式和思维层级三个维度实现资源精准匹配。如在“长方形与正方形”教学中，针对空间想象能力薄弱的学生，AI会优先推送三维动态展开图演示，待学生建立立体感知后，再渐进式引入平面图形周长计算训练，这种“具象—半抽象—抽象”的资源推送策略，有效破解了几何入门难题‌35。更为重要的是，AI算法能根据学生解题耗时、错误重复率等隐性数据，动态调整后续学习内容的认知负荷。而当系统检测到某生在“组合图形面积计算”时频繁使用试错法，便会自动插入分解策略专项训练模块，这种即时干预使知识建构过程更符合个体认知规律。

（三）即时反馈与学习激励，激活数学思维潜能

AI技术创造的即时交互生态，重新定义了数学学习中的反馈机制。不同于传统批改仅关注答案正误，智能系统能深度解析学生解题过程，捕捉思维轨迹中的关键节点。[2]在“鸡兔同笼”问题解决中，当学生尝试用列表法却陷入排列组合混乱时，AI不仅标注逻辑断层位置，更通过“动物脚数变化模拟器”具象化数量关系，引导学生发现“总脚数差异法”的解题策略‌。这种兼具诊断性与启发性的反馈，将机械的知识纠正升华为思维方法指导。同时，AI设计的虚拟成长系统（如数学智慧树、解题能量条）将学习进步可视化，配合教师设计的“挑战任务解锁”机制，使原本抽象的数学学习转化为充满成就感的探索之旅。某实验班级数据显示，接入AI辅导系统后，学生主动探究复杂问题的频次增加41%，数学焦虑指数下降28%‌。

二、教学实践中的关键策略与实施建议

（一）教师角色的转型与能力提升，重构人机协同教学模式

人工智能的深度介入推动教师从传统课堂的“知识权威”转向“学习生态构建者”。这一转型要求教师不仅掌握AI工具的操作逻辑，更需具备数据解读与教学决策能力。比如在“多边形的面积”单元教学中，教师可利用AI系统生成的班级错题热力图发现，超过60%的学生在“组合图形分割策略”上存在认知断层，进而将课堂重心从公式记忆转向几何转化思维训练，设计“七巧板创意拼接”“不规则农田面积测算”等探究任务‌。这种基于数据实证的教学设计，使教师能够精准识别学生思维发展关键期，将有限课堂时间投入高阶能力培养。同时，教师需建立“技术工具筛选—教学活动设计—人文关怀渗透”的三位一体能力框架，既要熟练调用AI生成的个性化练习册，也要保留对学生情感需求的敏锐洞察。

（二）家校协同的个性化辅导模式，构建全域学习生态

AI平台搭建的家校数据桥梁，使个性化学习从课堂延伸至生活场景。系统可采集学生课内外学习轨迹，生成包含知识掌握度、思维活跃度、实践应用力的三维成长档案。比如在“时、分、秒”单元教学中，教师发现有些学生存在时间量感薄弱问题，便通过AI平台推送“家庭作息时间表制作”任务，要求家长引导孩子记录晨起、用餐、作业等生活事件的时间节点，并在平台上传图文日志‌。这种将抽象时间单位具象化为生活经验的教学策略，既强化了知识理解，又促进了亲子协作。而且AI系统还能根据家庭实践数据动态调整后续学习内容，如对完成度高的学生自动解锁“古代计时工具探究”拓展模块，形成“诊断—实践—提升”的良性循环。在家校协同过程中，教师需定期组织线上工作坊，指导家长理解AI报告中的专业指标，避免将可视化图表简单等同于学习效果‌。[3]

（三）伦理风险防范与人文关怀平衡，守护教育本质价值

在技术赋能的同时，教育者需警惕算法偏见对儿童认知发展的潜在影响。如在“百分数应用”单元中，某AI系统因训练数据偏差，在“利率计算”练习题中持续推送高收益理财产品案例，导致有的学生形成片面理财观念。教师及时发现该问题后，补充“校园义卖利润分配”“扶贫资金使用效率”等社会性议题，通过真实情境教学消解技术工具的价值偏差‌。这种人文纠偏机制要求教师建立“技术辅助”与“教育主导”的清晰边界，特别是在情感态度价值观培养领域，必须坚持教师的主体地位。因此，教育行政部门需建立AI教育资源伦理审查制度，对算法逻辑、数据来源、价值导向进行常态化监测，以保证技术应用始终服务于人的全面发展‌。

结论

AI智能技术为小学数学个性化学习开辟了新的可能性，但其本质仍是辅助工具。有效的实践需要以课程标准为纲，以学生发展为本，在技术赋能与教育本质之间寻求平衡。未来研究可进一步探索AI与项目式学习、跨学科融合等创新模式的结合，持续推动数学教育高质量发展。

参考文献：

[1]田成. AI视域下的小学数学大概念单元教学实践与探索——以“图形的运动”为例[J]. 成功，2022（22）：55-57.

[2]梁平. 基于人工智能（AI）分析系统的小学数学课堂师生互动有效性研究[J]. 电脑爱好者（校园版），2021（2）：42-43.

[3]齐小娟.AI智课环境下小学数学互助释疑教学分析[J].中国新通信，2024，26（19）：167-169.